زمان بندی وظایف برنامه های کاربردی اینترنت اشیا در محیط رایانش مه با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق

هم زمان با فراگیرشدن تکنولوژی اینترنت اشیا در سال های اخیر, تعداد دستگاه های هوشمند و به تبع آن حجم داده های جمع آوری شده توسط آنها به سرعت در حال افزایش است. از سوی دیگر, اغلب برنامه های کاربردی اینترنت اشیا نیازمند تحلیل بلادرنگ داده ها و تاخیر اندک در ارایه خدمات هستند. تحت چنین شرایطی, ارسال داده ها به مراکز داده ابری جهت پردازش, پاسخ گوی نیازمندی های برنامه های کاربردی مذکور نیست و مدل رایانش مه, انتخاب مناسب تری محسوب می گردد. با توجه به آن که منابع پردازشی موجود در مدل رایانش مه دارای محدودیت هستند, استفاده موثر از آنها دارای اهمیت ویژه ای است. در این پژوهش به مسیله زمان بندی وظایف برنامه های کاربردی اینترنت اشیا در محیط رایانش مه پرداخته شده است. هدف اصلی در این مسیله, کاهش تاخیر ارایه خدمات است که جهت دستیابی به آن, از رویکرد یادگیری تقویتی عمیق استفاده شده است. روش ارایه شده در این مقاله, تلفیقی از الگوریتم Q-Learning, یادگیری عمیق و تکنیک های بازپخش تجربه و شبکه هدف است. نتایج شبیه سازی ها نشان می دهد که الگوریتم DQLTS از لحاظ معیار ASD, 76% بهتر از الگوریتم QLTS و 6/5% بهتر از الگوریتم RS عمل می نماید و نسبت به QLTS زمان همگرایی سریع تری دارد.